不朽情缘五滴血怎么下载

本書源于阿里巴巴千億級知識圖譜構建與產業化應用的工作總結，對知識圖譜理論和大規模工業實踐進行了全面和深入的闡述。本書以阿里巴巴的實戰經驗為中心，以深厚的理論成果為支撐，詳細闡述了知識圖譜的方方面面。首先介紹工業場景下知識圖譜的現狀、存在的問題和架構設計；然后從知識表示、知識融合、知識獲取、知識推理、知識存儲和知識圖譜前沿方向等方面入手，介紹大規模商品知識圖譜的構建方法；最后結合阿里巴巴的業務實踐，詳細介紹知識圖譜的產品設計、技術實現和業務應用細節。通過閱讀本書，讀者不僅可以從零開始認識知識圖譜，了解知識圖譜技術方法和前沿技術方向，而且可以熟悉知識圖譜工業實踐的實現路徑，清楚知識圖譜的應用方向和方法。本書介紹的成果獲得錢偉長中文信息處理科學技術一等獎。本書在知識圖譜的廣度和深度上兼具極強的參考性，適合人工智能相關行業的管理者和研發人員、高等院校的計算機專業學生閱讀。

·19.4萬字

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自然語言處理：基于預訓練模型的方法

自然語言處理被譽為“人工智能皇冠上的明珠”。深度學習等技術的引入為自然語言處理技術帶來了一場革命，尤其是近年來出現的基于預訓練模型的方法，已成為研究自然語言處理的新范式。本書在介紹自然語言處理、深度學習等基本概念的基礎上，重點介紹新的基于預訓練模型的自然語言處理技術。本書包括基礎知識、預訓練詞向量和預訓練模型三大部分：基礎知識部分介紹自然語言處理和深度學習的基礎知識和基本工具；預訓練詞向量部分介紹靜態詞向量和動態詞向量的預訓練方法及應用；預訓練模型部分介紹幾種典型的預訓練語言模型及應用，以及預訓練模型的最新進展。除了理論知識，本書還有針對性地結合具體案例提供相應的PyTorch代碼實現，不僅能讓讀者對理論有更深刻的理解，還能快速地實現自然語言處理模型，達到理論和實踐的統一。本書既適合具有一定機器學習基礎的高等院校學生、研究機構的研究者，以及希望深入研究自然語言處理算法的計算機工程師閱讀，也適合對人工智能、深度學習和自然語言處理感興趣的學生和希望進入人工智能應用領域的研究者參考。

·13.8萬字

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生成對抗網絡：原理及圖像處理應用

本書深入淺出地介紹了近年來AI領域中十分引人注目的新型人工神經網絡——生成對抗網絡（GAN）的基本原理、網絡結構及其在圖像處理領域中的應用；同時，分析了近年來在GAN訓練、GAN質量評估及多種改進型GAN方面取得的進展；在實踐方面，給出了基于Python的基本GAN編程實例。另外，本書還介紹了支撐GAN模型的基礎理論和相關算法，以使讀者更好地理解和掌握GAN技術。

·15.8萬字

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超有趣的GPT：AI公子逆襲記

AI（ArtificialIntelligence，人工智能）是如何擁有創造力的？圖像和文本生成如何做到以假亂真？什么是ChatGPT？人工智能的未來會怎樣？這些問題都會在這個有趣的故事中被一一解答。本書講述了AI公子為了在心愛的千金小姐的招親大會中獲勝而努力學習的幽默故事。本書討論了AI與人類學習的相似性，結合AI公子的學習過程講述ChatGPT核心技術的發展脈絡。本書適合對ChatGPT感興趣的人員閱讀。

·2.9萬字

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Cadence高速電路板設計與仿真（第3版）

本書以CadenceAllegroSPB16.2為基礎，以具體電路為范例，詳盡講解元器件建庫、原理圖設計、布局、布線、仿真、CAM文件輸出等PCB設計的全過程，包括原理圖輸入及器件數據集成管理環境的使用，中心庫的開發，PCB設計工具的使用，以及高速信號仿真工具的使用等。無論是對前端設計開發（原理圖設計），還是對PCB板級設計，以及PCB上的高速電路分析，都有全面的參考和學習價值。

·23.3萬字

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樹莓派4與人工智能實戰項目

本書主要介紹樹莓派不同類型的特性，以及樹莓派入門所需要的基礎知識；涵蓋了樹莓派GPIO的不同操作方法，以及樹莓派的I2C總線、SPI總線、UART串口、PWM脈寬調制等偏硬件操作的內容；同時也為讀者準備了一些樹莓派上常見的服務類型的搭建和配置，包括樹莓派推流服務器搭建的方法，常見數據庫MariaDB、PostgreSQL的安裝配置操作，MQTT服務器的搭建配置，DHCP服務器的搭建配置等。此外，還加入了一些比較有趣的實驗，例如利用TensorFlow實現對象檢測，使用OpenCV制作一個樹莓派掃描儀，或利用OpenCV實現換鼻子的實驗，帶領讀者了解樹莓派通過攝像頭能夠實現的一些應用。本書為初學者全面入門了解樹莓派提供了很好的切入點，使讀者可以了解更多樹莓派的使用方法以及操作小技巧。同時，在整體的編程過程中使用了C語言、Python語言及Shell腳本語言等常見語言，對于擁有此類語言編程經驗的用戶更友好。希望讀者能夠在這里找到自己喜歡的實驗，并順利入門樹莓派！

·7.6萬字

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機器人的設計與制作

本書以送餐機器人為例，從機器人的發展歷程與應用領域、機器人機械結構的建模與裝配、機器人控制電路的設計與制板和機器人控制程序的編寫與調試四個方面詳細地介紹了設計與制作機器人的過程，讓學習者通過本書的學習從而能夠自行設計和制作相應功能的機器人，服務于日常的生產生活。

·3.6萬字

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機器人SLAM導航：核心技術與實戰

機器人SLAM導航的一大痛點是很難做到理論與實戰相結合，而本書可謂“百科全書”式講解，可幫助硬件、軟件、算法等不同領域的研究開發人員走出“調參”困境，終結面對硬件和深奧算法時的束手無策，加快算法在實際機器人產品的工程落地與系統性技術突破。本書以ROS編程、傳感器、底盤等機器人開發所涉及的軟硬件基礎知識為切入點，逐步引出SLAM和導航兩大領域核心算法，并結合Cartographer、LOAM、ORB-SLAM、VINS、CNN-SLAM、DeepVO、ros-navigation、TEB、RRT等熱門開源算法對SLAM和導航的數學原理、代碼框架及實操進行深度剖析。本書分為4篇，一共13章。編程基礎篇（第1～3章），主要討論ROS的核心概念、大型C++工程的代碼組織方式以及OpenCV圖像處理方面的基礎知識，為后續學習打好必要的編程基礎。硬件基礎篇（第4～6章），通過對機器人傳感器、機器人主機和機器人底盤的討論，幫助缺少硬件基礎的開發者系統認識機器人硬件，并更好地理解軟件與硬件之間的協同關系。SLAM篇（第7～10章），以各個具體的SLAM系統實現為例，進一步介紹SLAM算法的代碼框架以及核心算法的細節實現。自主導航篇（第11～13章），基于具體自主導航系統實現，剖析自主導航算法的代碼框架以及核心算法的細節實現，并通過一個真實機器人案例向大家介紹應用SLAM導航技術進行開發的完整流程。

·30.9萬字

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人工智能簡史（第2版）

《人工智能簡史》全面講述人工智能的發展史，幾乎覆蓋人工智能學科的所有領域，包括人工智能的起源、自動定理證明、專家系統、神經網絡、自然語言處理、遺傳算法、深度學習、強化學習、超級智能、哲學問題和未來趨勢等，以宏闊的視野和生動的語言，對人工智能進行了全面回顧和深度點評。第2版中每章都有新增內容，并增加了全新的第13章，整理了人工智能幾大派別的演化路線和人物的繼承關系，有助讀者閱讀方便。本書極具專業性、思想性和趣味性，既適合缺少專業背景的讀者了解人工智能的來龍去脈，作為人工智能的啟迪之書，也適合專業人士了解人工智能鮮為人知的歷史，提供深入學習的指導。

·18.3萬字

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人工智能：智能制造

本書從人工智能技術與先進制造技術融合的角度，介紹了人工智能技術在產品設計與制造中的應用，也就是智能制造技術，著重介紹了定性立體建模和不確定性多學科設計優化等智能設計技術、設計理性知識建模和復雜產品研制工程知識管理等知識工程與管理技術，以及智能裝配序列規劃和制造過程智能計算等智能生產與制造技術，并結合具體示例介紹了相關技術方法的應用。本書可以作為高等院校機械、信息、自動化等專業的教材，也可以作為與智能制造技術相關的廣大工程技術人員的參考用書。

·18.2萬字

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機器人制作從入門到精通（第3版）

本書從仿生機器人的角度出發，以實例形式詳細介紹了當今流行的機器人設計、選材和制作方法，意在讓讀者以最快的速度掌握制作小型機器人所需的知識和技能，提高制作水平。本書第3版在第2版的基礎上新增了4個制作實例，新增篇幅占總篇幅的1-4左右，內容更加豐富。書中收錄的17個精彩實例涵蓋了模擬機器人、神經網絡機器人、數字機器人、數字式電子計算機等4大門類，內容包括機器人的工作原理、設計思路和具體實現方法，可以循序漸進地助你從入門者進階為高手。

·7.6萬字

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深度學習應用與實戰

本書系統介紹了神經網絡和深度學習，并結合實際應用場景和綜合案例，讓讀者深入了解深度學習。全書共16章，分為4個部分。第1部分介紹了深度學習基礎算法與應用，主要包括神經網絡和深度學習的相關概念、多層神經網絡的基本原理和具體應用、卷積神經網絡的原理及項目案例實現、優化算法與模型管理。第2部分介紹了深度學習進階算法與應用，主要包括經典的深度卷積神經網絡，ResNet、DenseNet和MobileNet，目標檢測的基本概念和常見算法，循環神經網絡的基本概念和具體應用。第3部分介紹了時空數據模型與應用，主要包括CNN-LSTM混合模型的基本概念和具體應用，多元時間序列神經網絡、注意力機制和Transformer的基本結構和具體應用。第4部分介紹了生成對抗網絡及其應用，主要包括生成對抗網絡的基本概念及其模型的結構和訓練過程，使用檢測模型、識別模型對車牌進行檢測與識別。本書適合對人工智能、機器學習、神經網絡和深度學習等感興趣的讀者閱讀，也適合作為本科院校和高等職業院校人工智能相關專業的教材。本書可以幫助有一定基礎的讀者查漏補缺，使其深入理解和掌握與深度學習相關的原理及方法，并能提高其解決實際問題的能力。

·7.7萬字

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深度學習初學者指南

本書分為三部分。第一部分將幫助你快速理解從數據中學習、深度學習基本架構、如何準備數據，以及深度學習中經常使用的基本概念。第二部分將重點介紹無監督學習算法。從自編碼器開始，然后轉向層數更深、規模更大的神經網絡模型。第三部分介紹監督學習算法，你將掌握基本和高級深度學習模型的實現方法，并能夠將這些模型用于分類、回歸以及從潛在空間生成數據等應用場合。

·13.3萬字

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人工智能算法

本書以智能算法為背景，全面地介紹了人工智能的各種算法，本書內容以理論為基礎，以應用為主導，循序漸進地向讀者揭示怎樣利用智能算法解決實際問題。全書共11章主要內容包括MATLAB語言入門、插值算法與曲線擬合、灰色系統理論、傅里葉變換和小波變換、經驗模態分解算法、模糊邏輯控制算法、滑模變結構控制、神經網絡基本理論、支持向量機、粒子群算法、蟻群算法、模擬退火算法等。本書可作為高校本科生和研究生的學習用書，也可作為科研人員、學者、工程技術人員的相關參考用書。

·15.6萬字

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ROS與ROS2開發指南

本書是學習ROS的實用化書籍。從對機器人的介紹開始，由淺入深依次講解ROS依賴的Linux系統、常用的高級編程語言Python、ROS環境和機器人編程開發實訓等內容。在學習ROS開發過程中，本書在實戰篇加入了SLAM建圖、視覺跟隨和物聯網控制等前沿知識的介紹，使讀者在學習編程技能的同時，能夠更加深入地理解最新的機器人控制理論。為了發揮ROS與ROS2各自的優勢，本書提出了ROS與ROS2混合編程方法，并給出了翔實的實踐案例。本書可供從事無人駕駛和移動機器人研究的科研工作者、高校教師及相關專業學生使用。

·7.6萬字

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Python深度學習：基于TensorFlow（第2版）

1.內容選擇：提供全棧式的解決方案。深度學習涉及范圍比較廣，既有對基礎、原理的要求，也有對代碼實現的要求。如何在較短時間內快速提高深度學習的水平？如何盡快把所學運用到實踐中？這方面雖然沒有捷徑可言，但卻有方法可循。本書基于這些考量，希望能給你提供一站式解決方案。2.層次安排：找準易撕口，快速實現由點到面的突破。我們打開塑料袋時，一般從易撕口開始，這樣即使再牢固的袋子也很容易打開。面對深度學習這個“牢固袋子”，我們也可以采用類似方法，找準易撕口。如果沒有，就創造一個易撕口，并通過這個易撕口，實現點到面的快速擴展。3.表達形式：讓圖說話，一張好圖勝過千言萬語。機器學習、深度學習中有很多抽象的概念、復雜的算法、深奧的理論，如NumPy的廣播機制、梯度下降對學習率敏感、神經網絡中的共享參數、動量優化法、梯度消失或爆炸等，這些內容如果只用文字來描述，可能很難達到讓人茅塞頓開的效果，但如果用一些圖來展現，再加上適當的文字說明，往往能取得非常好的效果，正所謂一張好圖勝過千言萬語。除了以上談到的三個方面，為了幫助大家更好地理解，更快地掌握機器學習、深度學習這些人工智能的核心內容，本書還包含了其他方法，相信閱讀本書的讀者都能體會到。我們希望通過這些方法或方式帶給你不一樣的理解和體驗，使你感到抽象數學不抽象、深度學習不深奧、復雜算法不復雜、難學的深度學習也易學，這也是我們寫這本書的主要目的。

·11.5萬字

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人工智能倫理

人工智能（AI）時代已悄然而至，然而對AI倫理學的研究卻剛剛起步。與以往的技術革命不同，AI有望在多個領域取代人類，但也有傷害人類的潛在風險。為防止對AI技術的濫用，我們在復雜性變得不可控之前，必須把最糟糕的情況都預想到、分析到。

·27.7萬字

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深度學習與深度合成

以深度學習為代表的人工智能技術正改變著世界，并且已經步入到人們的日常生活之中。深度合成作為一種人工智能內容合成技術，在2017年引起人們關注。隨著技術的發展，深度合成技術已經衍生出包括圖像合成、視頻合成、聲音合成和文本生成等多種技術，能夠應用于新聞傳媒、影視制作、娛樂、教育和電子商務等諸多領域。本書面向對深度學習技術感興趣的初學者，內容側重于深度學習和深度合成的基礎知識和實現方法。為了讓盡可能多的讀者通過本書了解深度學習和深度合成，書中沒有使用過多的數學公式，而是從實踐角度介紹深度學習的基本知識，給出了人工神經網絡、深度合成技術以及深度學習系統的實現方法，書中附有的大量關鍵程序代碼力圖幫助讀者結合實踐操作快速入門。

·8.5萬字

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模式識別與智能計算：Matlab技術實現（第2版）

本書廣泛吸取統計學、神經網絡、數據挖掘、機器學習、人工智能、群智能計算等學科的先進思想和理論，將其擴充到模式識別體系中。再次修訂，將全書內容進行歸納整合，依據統計模式識別理論體系分三部分，包括基礎篇、分類器設計篇和聚類分析篇。再版新書以一種新的體系，系統、全面地介紹模式識別的理論、方法及應用。本書內容新穎，實用性強，理論與應用密切結合，以手寫數字識別為應用實例，介紹理論運用于實踐的實現步驟及相應Matlab代碼，為廣大研究工作者和工程技術人員對相關理論的應用起到借鑒作用。

·18.6萬字

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機器意識：人工智能的終極挑戰

自20世紀90年代以來，人們再次高度關注意識問題，眾多哲學家、心理學家與神經科學家在此領域開展了深入的研究工作（Zelazo，2007）。與此同時，人們也開始嘗試用計算方法讓機器裝置擁有意識能力。這類研究逐漸被稱為“機器意識”（MachineConsciousness）研究，有時也用“人工意識”（ArtificialConsciousness）或偶爾用“數字覺知”（DigitalAwareness）來稱呼這一領域。

·27.9萬字

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人工智能

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